高分辨率宽带相干信号波达方向的高效估计

本文给出了一种用于多源宽带相干信号波达方向（ＤＯＡ）估计的快速算法。它是基于信号子空间技术，通过截取中心窄带频段数据并进行空间平滑来获得支方向的高效估计。文中最后通过计算机仿真，与ＣＳＭ方法进行了比较，验证了本算法的快速，高分辨率等优良性能。     

六角形阵列相干信号二维DOA估计

提出了一种基于扩展重构相关矩阵去相干的二维DOA估计算法。针对六角形阵列的结构特点,首先对各个阵元的接收数据求其共轭矩阵来扩展阵列,扩展后的阵列分为3个六角形子阵列,以此为基础,求得各子阵列的自相关矩阵及互相关矩阵来扩展重构相关矩阵,从而实现解相干的目的,最后利用二维MUSIC算法进行DOA估计。该算法在不减少阵列有效孔径的前提下,增加了可估计相干源数目,并且能够得到较好的估计性能。最后,通过计算机仿真证实了该算法的有效性。      

用信号方向向量估计到达波方向

由信号方向向量直接估计到达波方向(DOA)可以获得优良的估计性能。本文将ESPRIT技术与信号子空间技术相结合,给出了信号方向向量的完整表达式。模拟实验表明,在低信噪比和短数据的情况下,由该表达式估计DOA可以获得明显优于MUSIC方法的性能。     

信号特征向量分解与到达波方向估计＊

本文提出了到达波方向(DOA)估计的一种新算法。基于信号特征向量分解的一种唯一形式,我们提出了用递推算法来实现由一个或几个信号特征向量进行DOA估计。与一般的特征结构法相比,该方法不但可以解决相干源问题而且改善了在低信噪比情况下的估计性能,并具有使用灵活的特点。计算机仿真证实了上述结论。     

极化敏感阵列到达方向估计方法的FPGA实现

针对将传统的复数多重信号分类(MUSIC)算法直接嵌入现场可编程门阵列(FPGA)将消耗大量硬件资源和计算时间的问题,该文提出基于极化敏感阵列的实数化的MUSIC算法的FPGA实现方案。利用圆形分布极化敏感阵列的中心对称特性,提出一种实数化预处理方法,该方法直接对接收信号做线性变换,从而简化极化MUSIC算法的后续计算。该FPGA方案通过协方差矩阵模块并行计算、特征值分解模块采用多级清扫的并行Jacobi算法、多尺度谱峰搜索和各个模块的流水线工作来减少算法耗时。试验结果表明,与复数极化MUSIC算法相比,该方案大大降低了硬件资源消耗和时间消耗。     

高分辨率宽带相干信号波达方向的高效估计

本文给出了一种用于多源宽带相干信号波达方向(DOA)估计的快速算法。它是基于信号子空间技术,通过截取中心窄带频段数据并进行空间平滑来获得对方向的高效估计。文中最后通过计算机仿真,与CSM方法进行了比较,验证了本算法的快速、高分辨率等优良性能。     

相干信号源相位关系对方向估计性能的影响

本文主要研究了相干信号源的相位关系对方向估计性能的影响，得到了一些有意义的结果，同时提出了改善性能的建议。     

基于阵列流型替换的宽带非相干DOA估计方法

提出了一种基于阵列流型替换的宽带非相干 DOA 估计新方法.比较了宽带非相干(ISSM)方法与本文方法在分辨两个相邻较近信号源时的性能.仿真表明,本文方法大大降低了信噪比门限,其它性能也优于 ISSM 方法.     

对称子阵列的近场信号稀疏表示定位方法

针对近场信号源,本文基于对称子阵列提出了两种稀疏信号表示的目标定位方法。首先利用对称阵元导向矢量的关系分离出时延中的方向角和距离两个参数,将一个近场目标定位问题转换为一个类远场的方向角估计问题,再通过稀疏信号重构的方法分步得到方向角和距离两个参数的估计。在参数分离的过程中,方法二通过构造共轭部分,所得到的虚拟远场阵列阵元数等效于原始阵列,故所能估计的信源数约为方法一的两倍。和同类方法相比,本文提出的方法具有较低的计算量。仿真表明,本文两种方法具有更高的分辨率。      

基于电磁矢量阵列孔径扩展方法的相干目标DOA估计

该文采用均匀且稀疏分布的电磁矢量矩形阵列,针对相干目标提出了一种有效的2维波达角(DOA)估计算法,该算法通过增加相邻阵元的间隔来扩展阵列的有效孔径,从而提高算法的DOA估计性能。论文首先结合极化平滑算法和传播算子方法得到存在相位周期性模糊的方向余弦估计。为了解决模糊性问题,论文通过协方差矩阵平滑提出一种新的解相干预处理算法,由该算法得到的信号子空间包含矢量阵元的导向矢量,且不存在相位模糊,利用此特点实现去模糊处理,得到目标的DOA估计。仿真结果表明,与基于ESPRIT的孔径扩展算法相比,提出的算法能够实现相干目标的DOA估计,同时无需特征值或奇异值分解,有更低的运算量。     

共形阵列非圆信号波达方向估计算法

受共形载体变曲率结构的影响,各天线单元指向不尽相同,使得共形天线阵列呈现极化多样性。因此,共形天线阵列的建模过程中需考虑不同阵元的极化响应特性。基于柱面共形天线阵列的快拍数据模型,利用非圆信号的特性对阵列输出进行扩展,基于秩亏理论和子空间原理实现信号波达方向（DOA）估计,所提方法估计精度高,不需要参数配对。存在相干信源时,提出对扩展后的虚拟阵列进行划分,对划分出的子阵进行虚拟的空间平滑,实现解相干的预处理操作。仿真结果表明该方法能有效应用于柱面共形阵列非圆信号DOA估计,并提高了空间分辨率。      

宽带相干信源DOA估计及其阵列校正方法

本文针对宽带相干信号,应用正交投影子空间算法提出了一种新的DOA估计方法。该方法不需要相干信号子空间方法(CSS)中聚汇矩阵所需的DOA先验信息,也不需要插值法中对扇区的划分 。并且应用Toeplitz 对角化方法修正数据协方差矩阵,使该方法能够处理相干信号和对阵列位置误差进行校正。仿真实验结果表明了该方法的有效性。     

基于虚拟阵列空间平滑的相干信号DOA估计

 针对相干共轭循环平稳信号的DOA估计问题,提出了一种基于虚拟阵列前后向空间平滑的方法。该方法利用特定阵元输出间共轭循环相关函数的多时延采样,构造出与真实线阵阵元具有一一对应关系的虚拟阵列,并将空间平滑技术应用于该虚拟阵列实现了相干信号DOA估计。理论分析和仿真结果均表明,与FBSS-CCMUSIC算法和CCHAM算法相比,本文方法避免了最优时延选择问题,并获得了更高的DOA估计精度,同时,对信号不同入射方向也具有较好的稳健性。此外,该方法也可推广用于具有循环平稳特性的信号。     

基于时空结构的阵列信号三维参数同时估计方法

提出了一种针对空间非相关窄带信号源的中心频率、方位角和俯仰角三维参数的同时估计方法。该方法通过对均匀双平行线阵时域采样构造虚拟阵元，然后结合空域采样数据构造时空DOA矩阵，对DOA矩阵进行特征分解，利用分解得到的特征值和特征向量估计出信号源的三维参数。该方法不需要进行谱峰搜索，运算量小，能实现频率、方位角和俯仰角的同时估计与自动配对，具有较高的分辨率，且能估计出比阵元数多的信号源的参数，给出的计算机仿真结果证明了该方法的有效性。     

基于虚拟阵列的二维稀疏阵列相干源DOA估计

波达方向DOA估计是雷达阵列信号处理的一个重要方向,传统的MUSIC算法对均匀阵列条件下独立信号源的估计有很强的适应性,但实际的雷达工作中,稀疏布阵下多相干源测角是一个经常出现的应用场景。文中针对二维稀疏阵列的相干源测角,提出了一种基于虚拟阵列的相干源DOA估计方法。该方法利用虚拟阵列内插的方法,将一个任意二维稀疏阵列内插为一个均匀面阵,再通过二维空间平滑方法对相干源进行测角,能够同时获得信号的方位角和俯仰角信息。稀疏面阵和稀疏圆阵的仿真实验结果表明,该方法可以有效的解决二维稀疏阵列的相干源测角问题。     

宽带独立信号和相干信号的DOA估计

当独立信号和相干信号共存时,传统四阶累积量方法无法估计出宽带相干信号的来波方向(DOA),针对这个问题提出了一种新方法。该方法首先通过离散傅里叶变换,将宽带阵列接收数据分解为若干个窄带信号,构造出各个窄带频率处的自相关矩阵,再通过MUSIC(Multiple Signal Classification)算法估计出各个窄带信号的DOA,将各个窄带信号的空间谱相加求平均,通过谱峰搜索得到宽带独立信号的DOA;然后分离出独立信号的信息,构造出一个只包含宽带相干信号信息的矩阵,最后通过稀疏重构的方法估计出相干信号的DOA。计算机仿真结果证明该算法的正确性和有效性。     

基于主奇异矢量的L型阵列相干信号二维DOA估计方法

针对现有L型阵列相干信号DOA估计算法精度不高、孔径损失较大的问题,该文提出一种基于主奇异矢量的解相干(L-PUMA)方法以及改进的主奇异矢量法(L-MPUMA)。L-PUMA算法首先对互协方差矩阵进行降噪,再通过奇异值分解得到2维主奇异矢量,然后利用加权最小二乘法得到线性预测方程的多项式系数,该线性预测方程的根即为信号的DOA估计,最后提出一种新的配对算法实现仰角和方位角的配对。L-MPUMA算法利用反向共轭变换构造增广主奇异矢量,进一步提高了数据利用率,克服了信号完全相干时L-PUMA算法性能下降严重的问题,仿真实验验证了所提算法的高效性。     

线性电磁矢量阵列的空时极化平滑算法及相干源多参数估计

该文提出了一种基于线性电磁矢量阵列的空时极化平滑算法(STPSA),解决了相干信源的频率,2维波达方向和极化参数的联合估计问题。该算法通过对不同子阵和矢量传感器不同传感单元的测量数据及其相应延迟数据进行平滑,实现解相干预处理并抑制噪声干扰,然后利用传播算子方法得到相应的参数估计。与目前的算法相比,该文提出的算法能够同时实现相干信源的多个参数联合估计;无需通过奇异值或特征值分解提取信号/噪声子空间,也无须进行参数搜索,有较低的运算量;另外,算法能够通过增加相邻阵元的间隔来扩展阵列的有效孔径,改善估计性能,且无须进行参数去模糊处理。仿真结果验证了算法的有效性。     

宽带阵列信号波达方向估计的新算法

随着信号处理技术的发展,阵列信号处理的许多领域如雷达、声纳等越来越需要更精确的估计空间宽带信号源的波达方向（direction of arrival,DOA）。CSM（coherent signal subspace method）聚焦类DOA估计算法需要预估计波达方向,预估角偏差会影响聚焦效果,严重时会导致算法失效,本文提出一种基于一致聚焦的DOA估计方法,该方法不需要预先估计到达角,通过聚焦矩阵将宽带信号聚焦到一个中心频率,然后可利用窄带DOA算法进行估计。该算法提高DOA估计的分辨率、估计精度,也增强了算法的实时性,仿真结果验证了此算法的有效性。